BERTとGPTの違い

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、どちらもTransformerをベースとした代表的な言語モデルです。両者は同年（2018年）に発表されましたが、アーキテクチャの設計思想が正反対であり、得意なタスクも異なります。どちらの系統のモデルが使われているかを理解することで、AIツールの特性と使い分けを正確に把握できます。

対象読者: Transformerの基本（Self-Attention・Encoder/Decoder構造）を理解している方

学習時間の目安: 読了 20分

前提知識: トランスフォーマーモデル を読んでいること

BERTとGPTの設計思想の違い

BERTとGPTはどちらもTransformerをベースとしていますが、目的が異なるため、使用するアーキテクチャと学習方法が対照的です。

graph LR
    subgraph BERT["BERT（Encoder-Only）\n双方向で文脈を理解"]
        B1["[CLS] 昨日"] --> B2["東京で"] --> B3["[MASK]"] --> B4["食べた"]
        B3 -.->|"左右両方向から文脈参照"| B1
        B3 -.-> B4
    end
    subgraph GPT["GPT（Decoder-Only）\n左から右へ順にテキストを生成"]
        G1["昨日"] --> G2["東京で"] --> G3["ラーメンを"] --> G4["食べた"]
        G4 -.->|"過去のトークンのみ参照"| G1
    end

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERTは、2018年にGoogleが発表したEncoder-Only（エンコーダのみ）の言語モデルです。

主な特徴

双方向エンコーダ（Bidirectional Encoder）: BERTは各トークンを処理する際に、そのトークンの左側と右側の両方の文脈を同時に参照します。「彼は銀行に行った」という文で、「銀行」が金融機関か川岸かを判断する際に、前後の単語を両方見て判断できます。

事前学習の方法

BERTは2つのタスクで事前学習を行います。

マスク言語モデル（Masked Language Model, MLM）: 入力文のトークンの一部（15%）をランダムに[MASK]に置き換え、マスクされたトークンが何であるかを予測します。文の前後両方から情報を集めて予測するため、双方向の文脈理解が身に付きます。

入力: 「私は昨日 [MASK] を食べた」
予測: 「ラーメン」「寿司」「カレー」...

次文予測（Next Sentence Prediction, NSP）: 2つの文が与えられたときに、2文目が1文目の後に続く文かどうかを予測します。文と文の論理的な関係を学習します。

BERTが得意なタスク

タスク	説明	例
文章分類	文章のカテゴリを判定	ポジティブ/ネガティブの感情分析
固有表現認識（NER）	テキスト内の人名・地名などを識別	「田中さんは東京に住んでいる」
質問応答（抽出型）	文章中から答えの箇所を抜き出す	文書内の特定情報の検索
文章の類似度計算	2つの文がどれほど似ているか判定	重複コンテンツ検出・検索の精度向上

GPT（Generative Pre-trained Transformer）

GPTは、2018年にOpenAIが発表したDecoder-Only（デコーダのみ）の言語モデルです。GPT-2（2019年）、GPT-3（2020年）、GPT-4（2023年）と進化を続けています。

主な特徴

単方向デコーダ（Unidirectional Decoder）: GPTは各トークンを生成する際に、そのトークンより前（左側）のトークンのみを参照します。これを**自己回帰（Autoregressive）**と呼びます。過去の文脈だけを使って次のトークンを予測するため、テキスト生成に適した構造です。

事前学習の方法

次トークン予測（Causal Language Modeling）: 与えられたテキストの次に来るトークンを予測するタスクで学習します。

入力: 「昨日、東京で」
予測: 「ラーメンを」「友人と」「会議が」...

この学習を大量のテキストデータで繰り返すことで、自然な文章を生成する能力を獲得します。

GPTが得意なタスク

タスク	説明	例
テキスト生成	入力に続く自然なテキストを生成	メール・記事・コードの自動作成
対話・チャット	文脈を保ちながら会話を継続	ChatGPT、Claude などの対話AI
要約	長文を短くまとめる	議事録・論文の要約
翻訳	テキストを別言語に変換	多言語コンテンツの作成
コード生成	自然言語の指示からコードを生成	GitHub Copilot などの開発支援

BERTとGPTの詳細比較表

比較項目	BERT	GPT（GPT-3以降）
開発元	Google（2018年）	OpenAI（2018年〜）
アーキテクチャ	Encoder-Only	Decoder-Only
文脈参照方向	双方向（左右両方）	単方向（左のみ）
学習方法	MLM + NSP	次トークン予測
得意なタスク	文章理解・分類・NER	テキスト生成・対話
主な用途	検索・感情分析・情報抽出	チャットボット・コード生成
代表モデル	BERT、RoBERTa、ALBERT	GPT-3/4、Claude、Llama
パラメータ規模	1.1億〜3.4億（基本モデル）	数十億〜数千億

派生モデルとその位置づけ

BERTとGPTの登場後、多くの派生・後継モデルが開発されました。

BERT系の主要派生モデル

モデル	開発元	特徴
RoBERTa	Meta AI（2019年）	BERTの改良版。NSPを廃止し、より多くのデータで学習
ALBERT	Google（2019年）	BERTのパラメータを削減し、軽量化
DistilBERT	Hugging Face（2019年）	BERTを知識蒸留で小型化。速度2倍・サイズ40%削減
ELMo	Allen Institute（2018年）	BERTより前の双方向モデル。LSTMベース

GPT系の主要派生・競合モデル

モデル	開発元	特徴
GPT-2	OpenAI（2019年）	テキスト生成能力が初めて広く注目される
GPT-3	OpenAI（2020年）	1750億パラメータ。Few-shot学習能力を示す
GPT-4	OpenAI（2023年）	マルチモーダル対応。画像の理解・処理が可能
Llama 2/3	Meta AI（2023-2024年）	オープンソースのDecoder-Onlyモデル
Claude	Anthropic（2023年〜）	安全性重視の設計。長文処理に強み

Encoder-Decoderモデル（両方を使うモデル）

モデル	開発元	特徴
T5	Google（2020年）	すべてのタスクをText-to-Textとして処理
BART	Meta AI（2019年）	要約・翻訳に強みを持つ

実務での使い分け

graph TD
    Task["タスクの種類は？"]
    Task -->|"既存テキストの分析・分類"| BERT_Use["BERT系モデルを使用\n感情分析・NER・検索"]
    Task -->|"テキストを生成・対話"| GPT_Use["GPT系モデルを使用\nChatGPT・Claude・Copilot"]
    Task -->|"翻訳・要約（入出力ともに長文）"| T5_Use["Encoder-Decoderモデルを使用\nT5・BART"]

BERT系が適している場面:

• 大量のレビュー・フィードバックをポジティブ/ネガティブで分類したい
• 顧客メールから担当者名・日時・案件番号を自動抽出したい
• 社内文書の意味的な検索精度を向上させたい

GPT系が適している場面:

• カスタマーサポートの対話システムを構築したい
• ユーザーの指示に基づいて文章・コードを自動生成したい
• 既存コンテンツを要約・翻訳・別形式に変換したい

まとめ

• BERTはEncoder-Onlyで双方向の文脈理解を行い、文章分析・分類タスクに強い
• GPTはDecoder-Onlyで自己回帰的にテキストを生成し、生成・対話タスクに強い
• どちらもTransformerをベースとしているが、目的と設計が正反対
• 実務では「分析・分類」→BERT系、「生成・対話」→GPT系という使い分けが基本

よくある質問

Q: ChatGPTはGPTと同じものですか?

A: 異なります。GPTはOpenAIが開発した言語モデル（基盤モデル）です。ChatGPTはGPTをベースに、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）で対話に特化させたアプリケーションです。GPTが「エンジン」、ChatGPTがそのエンジンを使った「対話製品」に相当します。

Q: BERTは現在も使われていますか?

A: 使われています。特に検索エンジン（GoogleはBERTを検索の品質向上に採用）、企業内の文書分類・情報抽出、感情分析など、文章理解タスクではBERT系のモデルが現在も広く使われています。ただし大規模生成モデル（GPT-4など）の台頭により、BERTが適していたタスクの一部をGPT系で代替するケースも増えています。

Q: どちらのモデルのほうが「賢い」ですか?

A: 「賢さ」はタスクによって異なります。文章分類や情報抽出の精度ではBERT系が依然として優れている場合があります。会話の自然さやテキスト生成の品質では現代のGPT系（GPT-4・Claudeなど）が大幅に優れています。用途に応じた適切なモデル選択が重要です。

Q: LlamaはBERT系ですか、GPT系ですか?

A: Llama（Meta AI）はDecoder-Onlyアーキテクチャを採用しているため、GPT系に分類されます。オープンソースで公開されており、さまざまな用途向けにファインチューニングして利用されています。

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次のステップ: 推論モデル

このページへのリンク（英語）: BERT vs GPT